这个错误通常是由于在__init__方法之外对模块中的某些成员进行了初始化或赋值操作，导致模块还没有被完全初始化就已经被调用了。为了解决这个问题，需要将所有的初始化或赋值操作移到__init__方法内部。

例如，如果有一个自定义模块MyModule，并且想要在其中定义一个类变量my_var，则应该将其放在__init__方法中：

import torch.nn as nn
class MyModule(nn.Module):def __init__(self, in_features, out_features):super(MyModule, self).__init__()# 将 my_var 初始化为 Noneself.my_var = None# 在 __init__ 方法中将 my_var 进行赋值self.my_var = self._initialize_my_var(in_features, out_features)def forward(self, x):# 使用 my_vary = x * self.my_var# 其他计算def _initialize_my_var(self, in_features, out_features):# 计算 my_varreturn some_function(in_features, out_features)

按照上面的方式，在__init__方法中进行所有的初始化和赋值操作，确保模块中的所有成员都在__init__方法内被正确初始化后再进行调用即可避免出现AttributeError: cannot assign module before Module.__init__() call错误。